评测与基准arXiv 2610.06503
研究评测五款开源文生图模型的有害内容生成与审核缺口
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
- arXiv
- 2610.06503
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SDXL、Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-dev 等 12 个
- 防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 防御arXiv 2610.02861
论文提出在 Kubernetes 上保护 AI Agent 的七层纵深防御框架与参考架构
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
- arXiv
- 2610.02861
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要把运维智能体当不可信租户，用七层控制在完全攻破假设下约束行动。
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
- 防御arXiv 2609.17648
多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
- arXiv
- 2609.17648
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gemma4:31b-cloud
摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行，持密钥时承重的是策略预言机。
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
- 评测与基准arXiv 2609.08258
研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记
评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况，并提出陈旧检索防护
- arXiv
- 2609.08258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等 9 个
- 防御检测与过滤
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
- 评测与基准arXiv 2609.05535
Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测
提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
- arXiv
- 2609.05535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
- 防御arXiv 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏，防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
- arXiv
- 2609.02127
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
- arXiv
- 2609.29647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
- 防御arXiv 2608.00716
生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
- arXiv
- 2608.00716
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 防御arXiv 2603.01544
RA-Det：利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
提出 RA-Det，利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
- arXiv
- 2603.01544
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要RA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号，平均 ACC 高于表中通用检测器，但不是每行最高。
RA-Det 是合成图像检测器，用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
已经到底了